การวิเคราะห์ลิงก์

เนื้อหา

• คำจำกัดความ - การวิเคราะห์ลิงก์หมายถึงอะไร
• ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ Microsoft Azure และ Microsoft Cloud | ในคู่มือนี้คุณจะได้เรียนรู้ว่าการประมวลผลแบบคลาวด์คืออะไรและ Microsoft Azure สามารถช่วยคุณในการโยกย้ายและดำเนินธุรกิจจากคลาวด์อย่างไร
• Techopedia อธิบายการวิเคราะห์ลิงก์

คำจำกัดความ - การวิเคราะห์ลิงก์หมายถึงอะไร

การวิเคราะห์ลิงก์เป็นเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้ในทฤษฎีเครือข่ายที่ใช้ในการประเมินความสัมพันธ์หรือการเชื่อมต่อระหว่างโหนดเครือข่าย ความสัมพันธ์เหล่านี้อาจอยู่ระหว่างวัตถุประเภทต่างๆ (โหนด) รวมถึงบุคคลองค์กรและแม้แต่ธุรกรรม

การวิเคราะห์ลิงก์เป็นหลักของการค้นพบความรู้ที่สามารถใช้ในการมองเห็นข้อมูลเพื่อให้การวิเคราะห์ที่ดีขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการเชื่อมโยงไม่ว่าจะเป็นเว็บลิงค์หรือลิงค์ความสัมพันธ์ระหว่างบุคคลหรือระหว่างหน่วยงานที่แตกต่างกัน การวิเคราะห์ลิงก์มักใช้ในการเพิ่มประสิทธิภาพของเครื่องมือค้นหาเช่นเดียวกับความฉลาดในการวิเคราะห์ความปลอดภัยและในตลาดและการวิจัยทางการแพทย์

ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ Microsoft Azure และ Microsoft Cloud | ในคู่มือนี้คุณจะได้เรียนรู้ว่าการประมวลผลแบบคลาวด์คืออะไรและ Microsoft Azure สามารถช่วยคุณในการโยกย้ายและดำเนินธุรกิจจากคลาวด์อย่างไร

Techopedia อธิบายการวิเคราะห์ลิงก์

การวิเคราะห์ลิงก์นั้นแท้จริงเกี่ยวกับการวิเคราะห์การเชื่อมโยงระหว่างวัตถุไม่ว่าจะเป็นทางกายภาพดิจิตอลหรือเชิงสัมพันธ์ ต้องมีการรวบรวมข้อมูลที่ขยัน ตัวอย่างเช่นในกรณีของเว็บไซต์ที่ต้องวิเคราะห์ลิงก์และลิงก์ย้อนกลับทั้งหมดที่มีอยู่เครื่องมือจะต้องทำการตรวจสอบรหัส HTML และสคริปต์ต่างๆทั้งหมดในหน้าจากนั้นติดตามลิงก์ทั้งหมดที่พบตามลำดับ เพื่อตรวจสอบว่ามีลิงค์ประเภทใดอยู่บ้าง ข้อมูลนี้มีความสำคัญต่อการเพิ่มประสิทธิภาพของเครื่องมือค้นหาเนื่องจากช่วยให้นักวิเคราะห์ระบุว่าเครื่องมือค้นหาสามารถค้นหาและจัดทำดัชนีเว็บไซต์ได้จริงหรือไม่

ในระบบเครือข่ายการวิเคราะห์ลิงก์อาจเกี่ยวข้องกับการพิจารณาความสมบูรณ์ของการเชื่อมต่อระหว่างแต่ละโหนดเครือข่ายโดยการวิเคราะห์ข้อมูลที่ผ่านการเชื่อมโยงทางกายภาพหรือเสมือน ด้วยข้อมูลนักวิเคราะห์สามารถค้นหาคอขวดและพื้นที่ผิดพลาดที่เป็นไปได้และสามารถแก้ไขได้เร็วขึ้นหรือแม้แต่ช่วยในการเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่าย

การวิเคราะห์ลิงก์มีจุดประสงค์หลักสามประการ:

• ค้นหาการจับคู่สำหรับรูปแบบความสนใจที่รู้จักระหว่างวัตถุที่เชื่อมโยง
• ค้นหาความผิดปกติด้วยการตรวจหารูปแบบที่มีการละเมิด
• ค้นหารูปแบบที่น่าสนใจใหม่ (เช่นในเครือข่ายสังคมและการตลาดและระบบธุรกิจอัจฉริยะ)